Code Review 将死于 2026 年

人类写代码死于 2025 年，Code Review 将死于 2026 年。

这是 Latent Space 上周发的一篇客座文章的核心观点。

作者 Ankit Jain 是 Aviator 的创始人兼 CEO，专门做 AI 原生工程团队的基础设施。

Latent Space 编辑在开头就说：

我们不完全同意，但这件事「显然就在眼前」。而 Simon Willison 上个月也已经点名了 StrongDM 的「Dark Factory」模式，说的是同一件事。

01 审不过来了

先看个数据。

Faros.ai 对 10,000+ 开发者、1,255 个团队的调研发现：高 AI 采用率的团队完成了多 21% 的任务，合并了多 98% 的 PR，但 PR Review 时间增加了 91%。

产出暴涨，审查拖后腿。

其实 Code Review 的历史也没多久，直到 2012-2014 年才在业界真正普及。在那之前，很多团队靠 feature flags 和 rollback 来兜底，也没见天塌下来。

而现在，代码量和 PR 体量同时指数级增长。人工 Review 在人类写代码的时代就已经吃力了，AI 一天能写出过去一周的量，根本跟不上。

02 Dark Factory

StrongDM 走得更激进。它们的「Dark Factory」模式就两条规则：

• 代码不允许人写

• 代码不允许人审

全是 AI 写的代码，也没有人类 Review 的环节。Simon Willison 专门把这事拿出来说了一嘴，意思是：这个方向已经有人在跑了。

03 AI 也救不了

有人说，人审不过来，那让 AI 来审呗。

Ankit 的看法是：AI Review 只是在拖延死亡。如果 AI 写代码、AI 审代码，那中间那个好看的 Review 界面存在的意义是什么？

LLM 偏离指令是常事，让它自己审自己，可靠性也存疑。AI Code Review 工具只是把瓶颈从「人审不过来」变成了「为什么还要审」。

问题的本质在于：我们在错误的环节投入精力。

04 换个审法

Ankit 提出了一个范式转变：把人类的检查点从下游搬到上游。

过去我们问的是「这段代码写对了吗？」

以后应该问的是「我们在解决正确的问题吗？」

具体来说，就是把 spec（规格说明）变成核心产物。代码只是 spec 的副产品。人类审的是 spec、plan、约束条件和验收标准，代码 diff 交给机器去看。

这个思路其实不新鲜，但当 AI 写代码成为常态时，它突然变得很紧迫。

05 五层信任

Ankit 设计了一个五层信任体系，层层设卡：

第一层：多方案竞争

别只派一个 Agent 写代码。派三个，用不同方案实现同一个任务，然后根据验证结果选最优解。选择标准也可以自动化：哪个通过的测试最多、哪个 diff 最小、哪个没引入新依赖，排个序就行。

第二层：确定性护栏

测试、类型检查、契约验证，提供客观的「过 / 不过」信号。关键是，这些护栏要在代码生成之前就定好：

• 编码规范（自定义 linter）

• 组织级红线（禁止硬编码密钥）

• 领域契约（框架特定要求）

• 验收标准（任务级要求）

第三层：人定验收标准

行为驱动开发（BDD）成为核心。用自然语言写出期望行为，Agent 照着实现。

Ankit 称：spec 不是额外的工作，spec 本身就是最核心的产出。

第四层：最小权限

给 Agent 设定精确的权限边界。任务是「修复 utils/dates.py 里的日期解析 bug」？那它的文件系统访问权限就只限于这个文件和它的测试文件，别的碰都不能碰。

第五层：对抗性验证

写代码和验证代码的 Agent 互相不知道对方的存在。一个写，一个验，还有第三个专门搞破坏，针对边界情况和失败场景做攻击测试。

06 瑞士奶酪

这五层堆在一起，形成了安全工程中经典的「瑞士奶酪模型」。

一层都有洞，但多层叠加之后，洞不会对齐。没有哪一道关卡能挡住所有问题，但五道关卡一起上，能穿透的东西就很少了。

07 好代码变了

在 Agent 生成代码的时代，「好代码」的定义也在发生变化。

Agent 写出来的代码天然趋向标准化，因为它们遵循统一的模式和规范。当代码变成可预测、可替换的产物，代码长什么样已经不重要了，能不能满足需求才是关键。

Ankit 对未来的判断是：「快速发布，全面监控，更快回滚」，取代过去那种「慢慢审查，还是漏掉 bug，最后在生产环境里 debug」的老路子。

如果 Agent 能把代码处理好，那代码可不可读，还重要吗？

人类应该在上游 outthink 机器，在决策真正发生的地方发挥作用，而不是在下游试图 outread 它们。

来源 | AGI Hunt（ID：）

作者 | Ankit Jain ; 编辑 | 虾饺

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